ユーザ嗜好に基づく音楽情報検索システムにおける学習データ抽出手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-02-23
• タイトル: ユーザ嗜好に基づく音楽情報検索システムにおける学習データ抽出手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis of training data extraction for user preference based music information retrieval
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学大学院理工学研究科
• 著者所属: KDDI研究所
• 著者所属: KDDI研究所
• 著者所属: 早稲田大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept of Science and Engineering Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept of Science and Engineering Waseda University
• 著者名: 石先広海; 帆足, 啓一郎; 菅谷史昭; 甲藤二郎
• 著者名(英): Hiromi, ISHIZAKI; Keiichirou, HOASHI; Fumiaki, SUGAYA; Jiro, KATTO
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ユーザ嗜好に基づく音楽情報検索システムでは学習データとしてジャンル情報を用いて検索対象楽曲の特徴空間を形成しているが，ジャンル情報では特徴空間内における楽曲分布に偏りが生じてしまう．そこで本稿では検索対象データに対してK-means法に基づくクラスタリングを行うことで学習データの選別を行い，特徴空間を再構築することでこの問題を解消する．またK-means法では初期値選定問題があり、その問題が検索精度に及ぼす影響を他のクラスタリング手法による結果との比較から、システムに最適なクラスタリング手法の考察を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a training data extraction (TDE) method for user preference based music information retrieval (MIR). In conventional MIR, the biased distribution of songs in the feature space is a cause of MIR accuracy decrease. In this research, we propose a TDE method based on K-means clustering results. Experiment results prove that the proposed method solves the biased distribution problem, and improves MIR accuracy. However, there is a well-known prototype setting problem for K-means clustering. We have conducted further experiments to compare clustering algorithms, and examine the optimal clustering method for user preference based MIR.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2006, 号 19(2006-MUS-064), p. 73-78, 発行日 2006-02-23
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会